JP2012179352A - 電流双極子を構築するシステムおよび電流双極子を構築する方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】逆問題を、連続した段階において複数回解くことによって、電流双極子が求められる。各段階において、直前の段階からの磁場分布図から新しい高分解能画像が生成され、各段階において、直前の段階において入手できたよりも多くの拘束条件が現在の高分解能画像から抽出される。現在の高分解能画像から拘束条件が抽出された後、現在の高分解能は直前の段階からの拘束条件を組み込むように更新される。更新された高分解能画像、および現在抽出されている拘束条件が用いられて逆問題が解かれ、ビオ・サバールの法則が用いられて電流双極子を算出する。
【選択図】図3
Description
複数の電磁気センサーを含むセンサーユニットであって、前記電磁気センサーは、前記電磁気センサーに垂直な方向のデータ値の低密度の計測値出力を作成し、前記低密度の計測値出力は、第1の分解能を有する第1の低分解能画像を構成する、センサーユニットと、
前記第1の低分解能画像を受け取り、前記第1の低分解能画像のより高分解能の表現である第1の高分解能画像を作成する高分解能画像合成器と、
前記第1の高分解能画像および前記第1の低分解能画像を受け取り、前記第1の低分解能画像の前記拘束条件を所与として、前記第1の高分解能画像によって表現される電流源の3次元(three−dimensional、3D)ロケーションおよびモーメントを算出する第1の逆問題ソルバデータ処理ブロックと、
前記第1の逆問題ソルバデータ処理ブロックから、前記算出された電流源の3Dロケーションおよびモーメントを受け取り、前記第1の低分解能画像内に示されるとおりの前記複数の電磁気センサーの前記低密度の計測値のうちの1つに各々対応する複数のデータ点位置を有する中間低解画像を計算する低分解能画像生成器と、
前記中間低解画像を受け取り、それを前記第1の低分解能画像と比較する第1の画像更新処理ブロックであって、前記中間低解画像内の各データ点位置について、もし、その現在のデータ値と前記第1の低分解能画像からのその対応する低密度の計測値の前記データ値との間の差が所定の閾値よりも大きければ、このときは、その現在のデータ値を維持し、さもなければ、その現在のデータ値を前記第1の低分解能画像からのその対応する低密度の計測値と置換し、その結果が、更新された中間低解画像となる、第1の画像更新処理ブロックと、
前記更新された中間低解画像を受け取り、前記更新された中間低解画像のより高分解能の表現である第2の高分解能画像を作成する第2の高分解能画像合成器と、
前記第2の高分解能画像からデータ点を抽出するデータ抽出処理ブロックであって、前記抽出されたデータ点は、前記第1の低解画像よりも高分解能の抽出場画像を構成し、前記抽出場画像は前記抽出されたデータ値のサブセットを含み、前記サブセット内の各抽出されたデータ値は、前記第1の低分解能画像内に示されるとおりの前記複数の電磁気センサーの前記低密度の計測値のうちの1つに対応する、データ抽出処理ブロックと、
前記抽出場画像を受け取り、前記抽出されたデータ値の前記サブセットを前記更新された中間低解画像内のそれらの対応する値と置換し、その結果が、更新された抽出場画像となる第2の画像更新処理ブロックと、
前記第2の高分解能画像および更新された抽出場画像を受け取り、前記更新された抽出場画像の拘束条件を所与として、前記第2の高分解能画像によって表現される前記電流源の第2の3Dロケーションおよびモーメントを算出し、前記電流双極子は前記第2の3Dロケーションおよびモーメントによって定義される第2の逆問題ソルバデータ処理ブロックと、を含むことを特徴とする。
前記現実の低解画像の、前記現実の低解画像よりも高分解能のものである第1の高分解能(高解)画像表現を構築するステップと、
前記第1の高解画像によって表現される第1の推定電流源の第1の2次元(2dimensional、2D)ロケーションを推定するステップと、
前記第1の推定電流源を、逆問題を初期値設定するために用い、ビオ・サバールの法則を前記現実の低解画像からの拘束条件とともに用い、再構築中間低解画像を作成するべく、前記物理的磁気センサーのうちの1つに各々対応する複数のシミュレートセンサー位置における低解磁場を計算するステップと、
前記再構築中間低解画像を以下のように更新するステップ、すなわち、前記再構築中間低解画像内の各センサー位置について、もし、その現在の磁場値と前記現実の低解画像から決めるとおりの前記その対応する物理的磁気センサーの値との間の差が所定の閾値よりも大きければ、このときは、その現在の磁場値を維持し、さもなければ、その現在の磁場値を前記現実の低解画像からの前記元の対応する値と置換し、その結果が、更新された再構築中間低解画像となる、更新するステップと、
前記更新された再構築中間低解画像の、前記再構築中間低解画像のより高分解能の表現である第2の高解画像表現を構築するステップと、
前記第2の高解画像から磁場値を抽出することによって、前記現実の低解画像よりも高分解能のものである抽出場分布図を形成するステップであって、前記抽出場分布図は、前記再構築中間低解画像と等しい分解能の前記抽出されたデータ値のサブセットを含み、前記サブセット内の各抽出されたデータ値は前記再構築中間低解画像内のデータ値との1対1対応を有するステップと、
前記抽出場分布図内で、前記サブセット内の各抽出されたデータ値を前記再構築中間低解画像内のその対応するデータ値と置換するステップであって、その結果が、更新された抽出場分布図となる、ステップと、
前記第2の高解画像によって表現される第2の推定電流源の第2の2Dロケーションを推定するステップと、
前記第2の推定電流源を、前記逆問題を初期値設定するために用い、前記更新された抽出場分布図を前記逆問題に対する拘束条件として用い、前記電流双極子を定義するべく前記逆問題を解くステップとを含むことを特徴とする。
線形モデルによって作成される推定高解MCG画像の精度が高いほど、逆問題のための初期値設定は良好になり、それが大域的最適解により速く収束するのを助ける。同時に、電流の深さ、大きさおよび配向も回復される。
高解MCG画像Bz(i,j)(i=1,2,...,N;j=1,2,...,N)が与えられると、Bz(i,j)の接線成分B’xy(i,j)の最大点が電流の2D位置(xp,yp)を指す。これは図13の第2の横列の画像に見ることができる。Bz(i,j)の接線成分は式5の式を用いて計算されればよい。これで、残されているのは、逆問題を解くこととなる。
すなわち8×8は元の64計測値からのものであり、15×15は、復元された/生成されたBzから得られた(すなわち抽出された)(225−64個の)より多くの拘束条件を用い、36×36は、復元された/生成されたBzから得られた(すなわち抽出された)(1296−64個の)より多くの拘束条件を用いる。見て分かるように、より多くの拘束条件を用いること/抽出することはアルゴリズムの信頼性を高めるだけでなく、位置特定の精度も向上させる。
Claims (20)
- 電流双極子を構築するシステムであって、
複数の電磁気センサーを含むセンサーユニットであって、前記電磁気センサーは、前記電磁気センサーに垂直な方向のデータ値の低密度の計測値出力を作成し、前記低密度の計測値出力は、第1の分解能を有する第1の低分解能画像を構成する、センサーユニットと、
前記第1の低分解能画像を受け取り、前記第1の低分解能画像のより高分解能の表現である第1の高分解能画像を作成する高分解能画像合成器と、
前記第1の高分解能画像および前記第1の低分解能画像を受け取り、前記第1の低分解能画像の前記拘束条件を所与として、前記第1の高分解能画像によって表現される電流源の3次元(three−dimensional、3D)ロケーションおよびモーメントを算出する第1の逆問題ソルバデータ処理ブロックと、
前記第1の逆問題ソルバデータ処理ブロックから、前記算出された電流源の3Dロケーションおよびモーメントを受け取り、前記第1の低分解能画像内に示されるとおりの前記複数の電磁気センサーの前記低密度の計測値のうちの1つに各々対応する複数のデータ点位置を有する中間低解画像を計算する低分解能画像生成器と、
前記中間低解画像を受け取り、それを前記第1の低分解能画像と比較する第1の画像更新処理ブロックであって、前記中間低解画像内の各データ点位置について、もし、その現在のデータ値と前記第1の低分解能画像からのその対応する低密度の計測値の前記データ値との間の差が所定の閾値よりも大きければ、このときは、その現在のデータ値を維持し、さもなければ、その現在のデータ値を前記第1の低分解能画像からのその対応する低密度の計測値と置換し、その結果が、更新された中間低解画像となる、第1の画像更新処理ブロックと、
前記更新された中間低解画像を受け取り、前記更新された中間低解画像のより高分解能の表現である第2の高分解能画像を作成する第2の高分解能画像合成器と、
前記第2の高分解能画像からデータ点を抽出するデータ抽出処理ブロックであって、前記抽出されたデータ点は、前記第1の低解画像よりも高分解能の抽出場画像を構成し、前記抽出場画像は前記抽出されたデータ値のサブセットを含み、前記サブセット内の各抽出されたデータ値は、前記第1の低分解能画像内に示されるとおりの前記複数の電磁気センサーの前記低密度の計測値のうちの1つに対応する、データ抽出処理ブロックと、
前記抽出場画像を受け取り、前記抽出されたデータ値の前記サブセットを前記更新された中間低解画像内のそれらの対応する値と置換し、その結果が、更新された抽出場画像となる第2の画像更新処理ブロックと、
前記第2の高分解能画像および更新された抽出場画像を受け取り、前記更新された抽出場画像の拘束条件を所与として、前記第2の高分解能画像によって表現される前記電流源の第2の3Dロケーションおよびモーメントを算出し、前記電流双極子は前記第2の3Dロケーションおよびモーメントによって定義される第2の逆問題ソルバデータ処理ブロックと、を含む電流双極子を構築するシステム。 - 前記作成される低密度の計測値出力内の前記データ値は磁気データ値である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記中間低分解能画像は、前記第1の低分解能画像に等しい分解能のものであり、前記第1の低分解能画像との1対1のデータ点対応を有する、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記低分解能画像生成器によって計算される前記中間低解画像は磁場の中間低解画像である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記所定の閾値は0.4e−3である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記第1および第2の高分解能画像合成器は共通の高分解能画像合成データ処理ブロックの一部である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記データ抽出処理ブロックによって抽出される前記場画像は磁場画像である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記データ抽出処理ブロックによって抽出される前記場画像は前記第2の高分解能画像と同程度の分解能のものである、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記第1および第2の画像更新処理ブロックは共通の画像更新処理ブロックの一部である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記第1および第2の逆問題ソルバデータ処理ブロックは共通の逆問題ソルバデータ処理ブロックの一部である、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記電流双極子を構築するシステムは、前記電磁気センサーのM×Mアレイを有する心磁図(magnetocardiogram、MCG)システムである、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 前記システムは脳磁計(magnetoencephalograph、MEG)システムである、請求項1に記載の電流双極子を構築するシステム。
- 物理的磁気センサーから得られた現実の低分解能(低解)画像から電流双極子を構築する方法であって、
前記現実の低解画像の、前記現実の低解画像よりも高分解能のものである第1の高分解能(高解)画像表現を構築するステップと、
前記第1の高解画像によって表現される第1の推定電流源の第1の2次元(2dimensional、2D)ロケーションを推定するステップと、
前記第1の推定電流源を、逆問題を初期値設定するために用い、ビオ・サバールの法則を前記現実の低解画像からの拘束条件とともに用い、再構築中間低解画像を作成するべく、前記物理的磁気センサーのうちの1つに各々対応する複数のシミュレートセンサー位置における低解磁場を計算するステップと、
前記再構築中間低解画像を以下のように更新するステップ、すなわち、前記再構築中間低解画像内の各センサー位置について、もし、その現在の磁場値と前記現実の低解画像から決めるとおりの前記その対応する物理的磁気センサーの値との間の差が所定の閾値よりも大きければ、このときは、その現在の磁場値を維持し、さもなければ、その現在の磁場値を前記現実の低解画像からの前記元の対応する値と置換し、その結果が、更新された再構築中間低解画像となる、更新するステップと、
前記更新された再構築中間低解画像の、前記再構築中間低解画像のより高分解能の表現である第2の高解画像表現を構築するステップと、
前記第2の高解画像から磁場値を抽出することによって、前記現実の低解画像よりも高分解能のものである抽出場分布図を形成するステップであって、前記抽出場分布図は、前記再構築中間低解画像と等しい分解能の前記抽出されたデータ値のサブセットを含み、前記サブセット内の各抽出されたデータ値は前記再構築中間低解画像内のデータ値との1対1対応を有するステップと、
前記抽出場分布図内で、前記サブセット内の各抽出されたデータ値を前記再構築中間低解画像内のその対応するデータ値と置換するステップであって、その結果が、更新された抽出場分布図となる、ステップと、
前記第2の高解画像によって表現される第2の推定電流源の第2の2Dロケーションを推定するステップと、
前記第2の推定電流源を、前記逆問題を初期値設定するために用い、前記更新された抽出場分布図を前記逆問題に対する拘束条件として用い、前記電流双極子を定義するべく前記逆問題を解くステップとを含む、電流双極子を構築する方法。 - 前記第1の高解画像は、前記現実の低解画像を高解モデルにフィッティングすることによって構築される、請求項13に記載の電流双極子を構築する方法。
- 前記高解モデルは、ランダムに生成される、既知の電流源を有するシミュレート高解磁気画像のセットのPCA分析によって作り上げられる、請求項14に記載の電流双極子を構築する方法。
- 前記第2の高解画像は、前記更新された再構築低解画像を前記高解モデルにフィッティングすることによって構築される、請求項14に記載の電流双極子を構築する方法。
- 前記抽出場分布図は前記第2の高解画像と同程度の分解能のものである、請求項13に記載の電流双極子を構築する方法。
- 前記抽出場分布図および前記第2の高解画像はどちらも36x36画像分布図である、請求項17に記載の電流双極子を構築する方法。
- 請求項13に記載の方法を実装する脳磁計(MEG)システム。
- 請求項13に記載の方法を実装する心磁図(MCG)。
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